SSD mAP, or mean average precision, is a metric used to measure the accuracy of object detection algorithms. It is calculated by taking into account the true positive rate, false positive rate, and precision of an algorithm. The higher the mAP value, the better the algorithm’s performance.
Common mAP
Üldiselt suudavad suuremad mudelid, nagu MobileNet 512, tuvastada piltidel väiksemaid objekte kui väiksemad mudelid, nagu MobileNet 300. Seda seetõttu, et suurematel mudelitel on rohkem võimalusi õppida erinevatel skaaladel funktsioone, mis võimaldab neil piltidel olevaid väikseid objekte paremini ära tunda. . Suuremad mudelid on aga ka
VOC (Pascal Visual Object Classes) on standardne andmestik, mis sisaldab piltide ja nende annoteerimisega seotud andmeid, mida kasutatakse masinõppe tööriistade arendamiseks ja hindamiseks. Annoteerimine tähendab piltidel olevate objektide tähistamist ja kirjeldamist.
VOC andmestiku annoteerimisel tuleb järgida teatud strateegiat, et tagada andmestiku ühtlus ja kvaliteet. Siin on mõned näpunäited
MobileNet V1 ja VGG16 on mõlemad konvolutsioonilised neuronaalsed võrgud (CNN), mis on spetsiaalselt loodud pilditöötluse ja visuaalse tunnustamise ülesannete jaoks. Need kaks mudelit erinevad aga oma arhitektuuri poolest.
MobileNet V1 on loodud selleks, et saavutada
Masinnägemine ja mudeli valik on olulised, sest:
Masinanägemise projekti piltidele märgistuste tegemisel on oluline arvestada järgmiste teguritega: